JP6765643B2 - 穀類の搗精度評価方法及びその装置 - Google Patents

Description

本発明は、穀類の搗精度評価方法及びその装置に関する。

従来から、穀粒の外皮を取り除いて精白粒にすると消化吸収や食味が向上することが知られている。米粒の場合、原料となる玄米を精米機に供給して搗精（精白）することで除糠が行われ、精白米に加工される。そして、玄米を精白米に加工したときの歩留、すなわち、玄米に対する仕上がり精白米の重量割合が、製品に表示される。この歩留まりは、精白米の白さの度合いとも相関を有している。つまり、精米が進むに連れて米粒の重量が減少する一方（糠層が除去された分だけ重量が減少する。このときの糠の除去割合を歩留率とか、搗精度合とか、精白度合とか言ったりする。以下、総称して「搗精度」という。）、玄米から糠層を除去していくと、胚乳部に近づく（白米に移行する）に連れて米粒表面の色の白さ（以下、「白度」という。）が増すのである。

玄米を精白米に加工するときの精白の程度は、これら搗精度と白度とによって評価することができる。しかしながら、精米機の種類、性能や精米法によって同じ搗精度であっても白度が違ったり、白度が同じでも搗精度が違うことがある。この差は、砕米率や糠層の剥離の程度に起因することが考えられる。

玄米の糠層の剥離の程度を評価する方法としては、化学的に評価する方法としてニューＭＧ試薬（以下、「ＮＭＧ染色液」という。）による米粒の染色法が知られており、研究機関や精米工場などで実施されてきた。この試薬は、玄米の果皮、種皮部を緑色に、糊粉層を青色に、胚乳部をピンク色に染色する。

しかし、この評価方法は、糠層の剥離の程度の微妙な差を、人間の目視に頼って評価するので、必ずしも正確な評価が得られるとは限らなかった。

そこで、特許文献１に記載の米粒の加工精度判定方法が開発されている。この方法は、（Ａ）ＮＭＧ染色液を使用して米粒を染色する染色ステップと、（Ｂ）米粒を測定部に供給する移送ステップと、（Ｃ）測定部にて米粒に光を照射する照射ステップと、（Ｄ）照射された米粒からの反射光及び透過光のうち少なくとも一つの光量を検出する光量検出ステップと、（Ｅ）光量検出ステップで検出した光量に基づいて、米粒の搗精度を演算する演算ステップと、を備えている。

この方法は、ＮＭＧ染色液を使用して米粒を染色する染色ステップと、光量検出ステップと、を備えたことにより、米粒表面の性状あるいは米粒個体の色に関係なく、常に精白加工の度合、つまり搗精度に応じて米粒が発色する。したがって、単一の光量測定によって、正確な米粒の搗精度判定ができる。

しかしながら、上記特許文献１では、分光測定部で検出した赤色光量と緑色光量との二つの検出光、又は、分光測定部で検出した赤色光量と青色光量との二つの検出光（つまり、二波長によって定義される二次元的な光）により、搗精度合を算出している。このため、糠の付着の誤認識が行われるおそれがあった。具体的には、米粒を搗精加工することで除糠が行われ、米粒表面から糠が剥がれ落ちる。この糠片が胚乳部の上に再付着すると、搗精により糠が除去されているにもかかわらず、除糠されている胚乳部の箇所が「果皮部、種皮部又は糊粉層部」として誤認識されるおそれがあった。

特開平４−９５７５６号公報

上記問題点にかんがみれば、搗精により糠が除去された穀粒に対し、糠部分と胚乳部分との間での誤認識を抑制することが望ましい。また、個人差のない穀類の搗精度評価方法及びその装置を提供することが望ましい。

本発明は、上述の課題の少なくとも一部を解決するためになされたものであり、例えば、以下の形態として実現することが可能である。

本発明の第１の形態によれば、穀類の搗精度評価方法が提供される。この方法は、染色液を使用して穀粒を染色する染色ステップと、穀粒に光を照射する照射ステップと、光を照射された穀粒の画像を取得する画像取得ステップと、画像取得ステップにより取得した穀粒一粒の画像を構成する複数の画素のそれぞれについて糠部分に対応するか胚乳部分に対応するかを、予め定められた基準に基づいて区別し、糠部分に対応する画素が所定数以上、または、所定割合以上存在するときには、複数の画素によって構成される画像に対応する穀粒が残留糠のある搗精不良粒であると判別する搗精度判別ステップと、を備える。

第１の形態によれば、穀粒一粒の画像を構成する複数の画素のそれぞれについて評価することで、正確な搗精度評価を実現することができる。

本発明の第２の形態によれば、第１の形態において、画像取得ステップは、穀粒の画像を構成する複数の画素のそれぞれについてＲ波長成分、Ｇ波長成分、Ｂ波長成分を取得するステップを備える。基準は、Ｒ波長成分、Ｇ波長成分およびＢ波長成分を含んで設定される。

第２の形態によれば、人間の目視に近いＲＧＢ表色系色空間を利用して搗精度が判別される。したがって、胚乳部の上に剥がれ落ちた糠片が付着していたとしても、「果皮、種皮部又は糊粉層部」として誤認識されることがなく、正確な搗精度評価が可能である。また、個人差のない穀類の搗精度評価方法を実現することができる。

本発明の第３の形態によれば、第２の形態において、穀類の搗精度評価方法は、搗精度が既知の穀粒のサンプルについて染色ステップ、照射ステップおよび画像取得ステップと同一の方法で取得された画像について画素ごとに、Ｒ波長成分とＧ波長成分とＢ波長成分とを含むＲＧＢ表色系データを取得するＲＧＢ表色系データ取得ステップと、ＲＧＢ表色系データ取得ステップにて取得したＲＧＢ表色系データを、Ｒ，Ｇ，Ｂの各表色軸を直交座標とする三次元の色空間上にプロットする三次元色空間作成ステップと、三次元の色空間において判別関数によって定義される面を基準として設定する基準設定ステップと、を備える。搗精度判別ステップは、判別関数を使用して、画像取得ステップにより取得した穀粒一粒の画像を構成する複数の画素のそれぞれについて糠部分に対応するか胚乳部分に対応するかを区別する。

本発明の第４の形態によれば、第１ないし第３のいずれかの形態において、穀類の搗精度評価方法は、搗精度判別ステップの後段に、さらに、搗精不良粒を複数段階で等級付けを行う等級評価ステップを備える。

本発明の第５の形態によれば、穀類の搗精度評価装置が提供される。この穀類の搗精度評価装置は、染色液を使用して染色した穀粒の表面の画像を取得する撮像装置と、撮像装置により取得した穀粒の画像から穀粒の搗精度を演算する演算装置と、を備える。演算装置は、撮像装置により取得した穀粒一粒の画像を構成する複数の画素のそれぞれについて糠部分に対応するか胚乳部分に対応するかを、予め定められた基準に基づいて区別する搗精度判別部を備える。

本発明の第６の形態によれば、第５の形態において、搗精度判別部は、糠部分に対応する画素が所定数以上、または、所定割合以上存在するときには、複数の画素によって構成される画像に対応する穀粒が残留糠のある搗精不良粒であると判別する。

本発明の第７の形態によれば、第５または第６の形態において、撮像装置は、穀粒の画像を構成する複数の画素のそれぞれについてＲ波長成分、Ｇ波長成分、Ｂ波長成分を取得する。基準は、Ｒ波長成分、Ｇ波長成分およびＢ波長成分を含んで設定される。

本発明の第８の形態によれば、第７の形態において、演算装置は、撮像装置により取得された１粒の穀粒の画像を構成する複数の画素のそれぞれについて、Ｒ波長成分とＧ波長成分とＢ波長成分とを含むＲＧＢ表色系データを取得するＲＧＢ表色系データ取得部と、ＲＧＢ表色系データ取得部にて取得したＲＧＢ表色系データを、Ｒ，Ｇ，Ｂの各表色軸を直交座標とする三次元の色空間上にプロットする三次元色空間作成部と、三次元の色空間において判別関数によって定義される面を基準として設定する基準設定部と、を備える。搗精度判別部は、判別関数を使用して、撮像装置により取得した穀粒一粒の画像を構成する複数の画素のそれぞれについて糠部分に対応するか胚乳部分に対応するかを区別する。

本発明の第９の形態によれば、第５ないし第８のいずれかの形態において、演算装置は、さらに、搗精不良粒を複数段階で等級付けを行う等級評価部を備える。

本発明の一実施形態による搗精度評価方法を実施するための米粒の判別装置の構成を示す概略説明図である。 本発明の一実施形態による米粒の搗精度評価方法を実施するためのフロー図である。 従来の米粒の搗精度評価方法を実施するためのフロー図である。 本発明の一実施形態による米粒の搗精度評価方法を実施するための測定フロー図である。 画像取得及び演算処理に係る詳細な演算フロー図である。 三次元色空間上に画素ごとに取得したＲ波長成分、Ｇ波長成分及びＢ波長成分をプロットした図である。 米粒の搗精度評価の演算結果の一例である。 米粒の搗精度評価の演算結果を表示部に表示した一例である。

以下、本発明を実施するための形態を図面を参照しながら説明する。図１は本発明の一実施形態にしたがった搗精度評価方法を実施するための米粒の判別装置の構成を示す概略説明図である。符号１は、染色液を使用して米粒を染色する染色工程（Ｓ３）で用いる器具である。符号２は、染色後の米粒の色を観察する（後述する照射工程（Ｓ７）、画像取得工程（Ｓ８）にて使用する）ための撮像装置である。符号３は、撮像装置２で撮像した画像に基づいて米粒の搗精度を演算する（搗精度演算工程（Ｓ９）にて使用する）判別装置（演算装置）である。

染色工程で用いる器具１は、試験管立て４と、試験管立て４にて支持される試験管５と、吸水用のろ紙６と、試薬を計量して試験管５に注入するピペット（図示せず）と、を備えていてもよい。撮像装置２としては、例えば、文字や写真、絵などの原画をデジタル画像データに変換する市販のスキャナーを用いることができる。また、判別装置３としては、例えば、携帯型のタブレット端末やノート型の汎用パーソナルコンピュータを採用することができる。撮像装置２と判別装置３とは、ケーブル７を介してデータ通信可能に接続されている。

撮像装置２の構成を詳述すると、撮像装置２は、概して、本体８と、本体８の上面に配置されたガラスを有する画像読取部９と、画像読取部９を被覆する開閉カバー１０と、を備えている。本体８の内部には、画像読取部９へ向けて光を照射する光源と、被撮像物からの反射光および透過光のうちの少なくとも一方を受光するスキャニング用の受光部と、が備えられている（いずれも図示せず）。光源は、例えば、白色蛍光灯や白色ＬＥＤ等であってもよい。受光部は、例えば、カラーＣＣＤラインセンサー等であってもよい。

画像読取部９において転動しやすくこぼれ易い被撮像物（米粒などのバラ状物等）は、底面が透明な専用の試料トレー１１上に収容され、この試料トレー１１ごと画像読取部９に載置される。これによって、被撮像物の取扱いが容易となる。しかも、画像読取部９を測定の都度、清掃する必要もないので、利便性がよくなる。試料トレー１１は、透明な底面部１１ａと、底面部１１ａの四方を取り囲む立ち上がり壁１１ｂ〜１１ｅと、一対の把手１１ｆ，１１ｆと、を備えている。試料トレー１１に収容される米粒は、厳密に整然と整列される必要はなく、米粒同士が重ならない程度に分散された状態で収容されていればよい。なぜなら、画像読取部９を介して受光部によって取得した画像は、その後に判別装置３での画像処理により、複数の米粒を整然と整列させることができるためである。

判別装置３は、本体部１２と表示部１３とを備えている。本体部１２は、画像処理部と特徴抽出部と比較演算部とを備えている。これらの機能は、本体部１２にインストールされた所定のプログラムをＣＰＵが実行することによって実現される。画像処理部は、撮像装置２により撮像される米粒の撮像データを画像処理する。特徴抽出部は、米粒の色彩に関する光学情報や外形に関係する形状情報等を抽出する。比較演算部は、特徴抽出部において抽出される各情報を、品位を判別するために予め記憶された閾値等と比較する。表示部１３は、比較演算部において得られた結果を表示する。

判別装置３は、さらに、搗精度判別部とＲＧＢ表色系データ取得部と三次元色空間作成部と基準設定部とを備えている。これらの機能部についても本体部１２にインストールされた所定のプログラムをＣＰＵが実行することによって実現される。搗精度判別部は、撮像装置２により取得した米粒一粒の画像を構成する複数の画素のそれぞれについて糠部分に対応するか胚乳部分に対応するかを、予め定められた基準に基づいて区別する。ＲＧＢ表色系データ取得部は、撮像装置２により取得された１粒の米粒の画像を構成する複数の画素の画素ごとに、Ｒ波長成分とＧ波長成分とＢ波長成分とを含むＲＧＢ表色系データを取得する。三次元色空間作成部は、ＲＧＢ表色系データ取得部にて取得したＲＧＢ表色系データを、Ｒ，Ｇ，Ｂの各表色軸を直交座標とする三次元の色空間上にプロットする。基準設定部は、三次元の色空間において判別関数によって定義される面を、搗精度判別に用いる基準として設定する。これにより、先行技術文献に示すような２つの波長領域によって定義される二次元的な光では判別が難しい微妙な色合いを、人間の目視に近い正確さでもって精度よく判別できる。

なお、上記米粒の撮像装置は、上記のスキャニング方式に限定されることはなく、例えば、特開２００８−２９８６９５号公報に開示されるような米粒を一粒ずつ流下させながら画像を取得する形式であってもよい。本実施形態においては、図１のようなスキャニング方式のグレインスキャナー２（株式会社サタケ製、型式：ＲＳＱＩ１０Ｂ）を使用した。

以下、上記構成の装置を利用した本発明の一実施形態にしたがった米粒の搗精度評価方法を図２を参照して説明する。

図２は本発明の一実施形態にしたがった米粒の搗精度評価方法を実施するためのフロー図である。なお、図３は、従来の米粒の搗精度評価方法を実施するためのフロー図であり、図２と対比して説明することとする。

＜ＮＭＧ原液作成工程（Ｓ１）＞
ステップＳ１は、メチレンブルーとエオシンとを含有する色素に、メタノールに代わる安全・安心な溶媒を添加してＮＭＧ原液を作成する工程である。安全・安心なメタノールに代わる溶媒に関して、本願発明者は、鋭意検討した結果、二成分系溶液の溶解度の目安として用いられる溶解パラメータ（ＳＰ値）に着目した。メタノールの溶解パラメータ（ＳＰ値）は１４．５〜１４．８として知られており、この値を指標として安全・安心な溶媒を作成することで代替溶媒が使用可能となる。代替溶媒として、溶解パラメータＳＰ値が１３〜１８の範囲、好ましくは１４〜１６の範囲となるように濃度調整を行った溶媒（メタノールを除く）が使用されてもよい。

例えば、安全・安心な溶媒を作成する際にエタノールを使用する場合、８０％のエタノールと２０％の水とを混合すれば、溶解パラメータ（ＳＰ値）は１４．８となった。また、安全・安心な溶媒を作成する際にイソプロピルアルコール（ＩＰＡ）を使用する場合、７２．５％のＩＰＡと２７．５％の水とを混合すると、溶解パラメータ（ＳＰ値）は１４．８となった。これらをメチレンブルーとエオシンとを含有する色素の溶媒として利用すれば、メタノールとほぼ一致する呈色基準となった。これに対し、図３のステップＳ１０は従来のＮＭＧ原液の作成工程であり、メチレンブルーとエオシンとを含有する色素に、メタノール原液が溶媒として添加されていることが分かる。

＜ＮＭＧ原液希釈工程（Ｓ２）＞
ステップＳ２は、ステップＳ１により作成したＮＭＧ原液を希釈する工程である。ＮＭＧ原液では濃度が濃すぎるため、希釈液として前述の原液作成時の溶媒を利用して染色液を作成してもよい。混合比は、例えば、原液：希釈液＝１：３であってもよい。これに対し、図３のステップＳ１１は、従来のＮＭＧ原液の希釈工程であり、メタノール原液を希釈液として用いてＮＭＧ原液を希釈していることが分かる。希釈液としてメタノール原液を使用するので、希釈液の取扱いが本実施例よりも危険となることが分かる。

＜染色工程（Ｓ３）＞
ステップＳ３は、ステップＳ２により作成した染色液を米粒に添加して染色する工程である。図１に示す試験管５には、予め５ｇの精白米がそれぞれ投入されている。この試験管５に、ステップＳ２により作成した染色液を５ｍｌ加え、１〜２分間振とうすることで米粒の染色が行われる。これに対し、図３のステップＳ１２，Ｓ１３は従来の染色液を米粒に添加して染色する工程である。染色するステップＳ１３の前工程として、米粒を水洗するステップＳ１２が設定されていることにより、粉状の糠粉を除去したり、染色液を米粒に染み込みやすくする作用がある。一方、このステップＳ１２（水洗工程）によれば、染色液が米粒の内部まで染み込んで染色ムラが生じたり、糠が剥がれやすくなる。このため、このステップＳ１２を省略するのが好ましい。

＜米粒表面洗浄工程（Ｓ４）＞
ステップＳ４は、ステップＳ３にて使用した染色液を廃棄し、米粒表面を洗浄する工程である。米粒表面の洗浄を行う際には、希釈工程Ｓ２において使用した希釈液を使用して２〜３回洗浄してもよい。これにより、米粒の中心部まで染色液が染み込むことがなくなり、染色が米粒全体にムラなく行われるようになる。これに対し、従来例の図３の米粒表面を洗浄するステップＳ1４では、表面の洗浄に水を使用するので、染色液が内部まで染み込んで染色ムラが生じたり、糠が剥がれやすくなる。このため、洗浄の際には、本実施例のように希釈液を使用するのが好ましい。

＜風乾工程（Ｓ５）＞
ステップＳ５は、ステップＳ４にて洗浄した米粒を風乾する工程である。米粒の洗浄後に、図１に示すろ紙６上に米粒を取り出して風乾を行い、その後、米粒の判別装置を利用した呈色判定が行われる。図３のステップＳ１５については、図２の風乾工程（ステップＳ５）と同様である。

図４は、図１に示した米粒の判別装置３を使用して米粒の搗精度評価方法を実施するための測定フロー図である。

＜米粒を測定部に供給する供給工程（Ｓ６）＞
まず、ステップＳ６において、染色・風乾の工程を経た米粒が、撮像装置２の測定部（画像読取部９）に供給される。具体的には、まず、試料トレー１１上に染色・風乾の工程を経た米粒が配置される。次いで手で把手１１ｆ，１１ｆを持って試料トレー１１を振ることなどによって、試料トレー１１上の米粒は、米粒同士が重ならない程度に分散される。次いで、試料トレー１１が画像読取部９に載置される。

＜光を照射する照射工程（Ｓ７）＞
そして、撮像装置２の開閉カバー１０を閉鎖することによって測定準備を完了させると、ステップＳ７では本体８に内蔵された光源から画像読取部９に向けて光の照射が行われる。

＜画像取得工程（Ｓ８）＞
光の照射に引き続いて、ステップＳ８では画像読取部９において米粒の画像が取得される。

＜米粒の搗精度演算工程（Ｓ９）＞
そして、ステップＳ９では、得られた米粒の画像に基づいて、米粒の搗精度を演算する演算処理が行われる。この演算処理は、例えば、判別装置３によって行われる。

図５は、上記画像取得及び演算処理に係る詳細な演算フロー図である。図１の撮像装置２では、画像読取部９上の米粒を走査して画像の取り込み処理が行われる（ステップＳ２０）。このときの画像は、受光部によって取得される。次に、ノイズとなる背景部分を画像から除去するために二値化処理が行われる（ステップＳ２１）。二値化処理済の画像は、受光感度にバラツキがあると思われるので、例えば、明度補正回路による米粒の画像の明度調整（色補正）が行われる（ステップＳ２２）。

そして、カラーＣＣＤラインセンサー等では画像取得の際に画素ごとに所定の波長分解能で分光されて受光されるので、これをＲＧＢ表色系データとしてＲ波長成分、Ｇ波長成分及びＢ波長成分の取得を行う（ステップＳ２３）。

次いで、１粒の米粒の画像を構成する各画素について、取得したＲ波長成分、Ｇ波長成分及びＢ波長成分と、予め定められた基準と、に基づいて、各画素の画素値が、糠部分（換言すれば、果皮、種皮部および糊粉層）に対応するか、それとも、胚乳部分（換言すれば、デンプン層）に対応するかが区別される。つまり、各画素の画素値が、デンプン層に対応するピンク色を表しているのか、それとも、果皮もしくは種皮部に対応する緑色、または、糊粉層に対応する青色を表しているのかが区別される。その一形態として、本実施形態では、予め定められた基準としての線形判別関数Ｚを使用して、線形判別が行われる（ステップＳ２５）。

以下、線形判別関数Ｚを設定する方法について説明する。まず、搗精度が既知の複数の米粒のサンプルの各々について、１粒の米粒の画像を構成する複数の画素の画素ごとに、Ｒ波長成分とＧ波長成分とＢ波長成分とを含むＲＧＢ表色系データが取得される。これらの画像は、上述したステップＳ１〜Ｓ８と同一の方法によって取得される。次いで、取得したＲＧＢ表色系データが、Ｒ，Ｇ，Ｂの各表色軸を直交座標とする三次元の色空間上にプロットされる。

例えば、デンプン層が米粒の全体にわたって完全に露出している１粒のサンプルについて、当該サンプルの画像を構成する複数の画素の各々のＲＧＢ画素値が、その搗精度に関する属性（すなわち、デンプン層に対応する画素であること）と関連付けられて色空間上にプロットされる。また、デンプン層が米粒の全体にわたって全く露出していない１粒のサンプルについて、当該サンプルの画像を構成する複数の画素の各々のＲＧＢ画素値が、その搗精度に関する属性（すなわち、果皮、種皮部または糊粉層に対応する画素であること）と関連付けられて色空間上にプロットされる。このようなプロットは、同じ属性を有する複数の米粒について行われてもよい。

図６は、上述の手順で得られたプロット図である。このプロット図の各プロットと、既知の搗精度（つまり、上記の属性）と、の対応関係に基づいて、デンプン層に対応するピンク色のプロットから構成される第１のグループと、果皮もしくは種皮部に対応する緑色、または、糊粉層に対応する青色のプロットから構成される第２のグループと、を線形判別関数Ｚによって定義される平面によって境界付けることができる。線形判別関数Ｚは、次式１によって表される。

式１において、係数ａ，ｂ，ｃおよび定数Ａは、上記の各プロットと既知の搗精度との対応関係に基づいて、上記の第１のグループと第２のグループとを境界付けることができるように予め設定される。搗精度が未知のサンプル（すなわち、評価対象の米粒）についての画像のＲ波長成分、Ｇ波長成分及びＢ波長成分の画素値を式１に当てはめれば、線形判別関数Ｚによって算出される値の正負により、評価対象の画素の属性（すなわち、第１のグループに属するのか、それとも、第２のグループに属するのか）を容易に特定することができる。こうして設定された線形判別関数Ｚは、判別装置３が備えるメモリに記憶され、搗精度評価に用いる基準として設定される。

線形判別関数Ｚに代えて、任意の判別関数が使用されてもよい。また、基準は、任意の決定で提供されてもよい。例えば、線形判別関数Ｚに代えて、Ｒ，Ｇ，Ｂの各々の画素値と、その搗精度に関する属性と、が対応付けられたマップが使用されてもよい。

ここで説明を図５に戻す。線形判別を行うと、次いで、線形判別によって属性が判定された画素数を、その属性ごとに計数し、米一粒毎の残留糠面積（換言すれば、糠部分に対応する画素数）を算出する（図５のステップＳ２６）。続いて、米一粒毎について、米の全体面積（換言すれば、米粒１粒の画像の全画素数）に対する残留糠面積の割合が所定値以上か所定値未満かの判別が行われる（ステップＳ２７）。図７は米粒の搗精度評価の演算結果の一例であり、図７（a）は、ほぼ糊粉層の付着の無い正常粒（良粒）の評価結果である。図７（ｂ）は、背溝糠及び糊粉層の占める占有面積が高い異常粒（不良粒）の評価結果である。

図５のステップＳ２７の判別結果から、果皮又は種皮部に対応する緑色の画素、または、糊粉層に対応する青色の画素として（すなわち、デンプン層に対応するピンク色の画素以外の画素として）判別された数が全画素数の３０％未満と判断した場合（例えば、図７（ａ））は、正常粒（良粒）として評価されて図５のステップＳ２８に至る。次いで、果皮又は種皮部に対応する緑色の画素、または、糊粉層に対応する青色の画素として（すなわち、デンプン層に対応するピンク色の画素以外の画素として）判別された数が全画素の３０％以上と判断した場合（例えば、図７（ｂ））は、異常粒（不良粒）として評価されて図５のステップＳ２９に至る。米の１粒分の大きさがある程度そろっている場合には、米の１粒分の画像を構成する画素の数もある程度そろうことになる。このような場合には、画素数の割合に代えて、画素数に基づいて、上記ステップＳ２７〜２９の判断が行われてもよい。例えば、糠部分に対応する画素として判別された画素の数が３０個未満の場合に、正常粒として評価されてもよい。

そして、図５のステップＳ３０では、これら一群の米粒の全てについて搗精度を評価したか否かが確認される。次いで、ステップＳ３１では、対象となる一群の米粒について、全体の粒の数に対する残留糠粒の数の比（％）の算出が行われる。以下、この粒数比（％）に基づいて米の等級評価が行われることになる。

図５のステップＳ３２においては、等級評価が行われる。この等級評価は、例えば、中国産米を中国国内にて評価する場合には、対象となる一群の米粒の等級として、中国国家規格を参照して行われてもよい。例えば、背溝糠があり、それ以外の付着糠がない粒が８５％以上あるものは二級品とし、背溝糠があり、糠付着面積が粒全面積の五分の一未満の粒が８０％以上あるものは三級品とし、背溝糠があり、糠付着面積が粒全面積の三分の一未満の粒が７５％以上あるものは四級品として等級を決定（定義）づけてもよい。また、残留糠の無い正常粒が多数を占める一級品は、その評価として、背溝糠がないか、若しくは断片的であり、それ以外の糠付着のない粒が９０％あるものと決定（定義）づけてもよい。

以上の等級評価に基づき、図５のステップＳ３３では、決定に基づいて図１の表示部１３に表示がなされる。

図８は、米粒の搗精度評価の演算結果を表示部１３に表示した一例である。図８の評価の表示によれば、米粒表面の呈色状態が詳細に画像表示される。具体的には、デンプン層の占める占有面積と、糊粉層の占める占有面積と、が定量的に表示され、さらに、背溝糠の有無が表示される。例えば、図８のＮｏ．１では、「デンプン層が９８％、糊粉層が２％、背溝糠は無し、等級は一級品」として表示される。これにより、人の主観に頼ることなく米粒の搗精度を定量的に評価することができる。つまり、個人差のない精度のよい米粒の搗精度評価方法を提供することができる。同様に図８のＮｏ．３〜Ｎｏ．５に示すものは、「背溝糠が有り、糊粉層の付着割合が比較的高い、等級は二級品から四級品」として表示され、誰が見ても分かりやすくなる。ひいては、米粒を消費者に流通する際の等級付けにより、一級品となる高品質米を供給した生産者（農家）は高収入が得られ、二級品乃至四級品となる低品質米を供給した生産者（農家）は低収入となってしまうことになる。このように、人間が目視によって搗精度を評価するときと比較して、本実施形態においては全く個人差が生じない米粒の搗精度評価が可能となるのである。

以上のように、本発明の一実施形態によれば、演算工程（ステップＳ９）には、画像取得工程（ステップＳ８）で取得された米粒の画像構成する複数の画素のそれぞれについてＲ波長成分、Ｇ波長成分、Ｂ波長成分を取得するＲＧＢ表色系データ取得ステップと、ＲＧＢ表色系データ取得ステップにて取得したＲＧＢ表色系データを、Ｒ，Ｇ，Ｂの各表色軸を直交座標とする三次元の色空間上にプロットする三次元色空間作成ステップと、三次元の色空間において判別関数によって定義される面を基準として設定する基準設定ステップと、基準設定ステップにより作成した基準に基づいて複数の画素のそれぞれについて糠部分であるか胚乳部分であるかを区別し、糠部分の画素が所定数以上存在するときには、当該米粒が残留糠のある搗精不良粒であると判別する搗精判別ステップとを備えている。したがって、人間の目視に近い三次元色空間を利用して搗精度合を算出することができる。その結果、胚乳部の上に剥がれ落ちた糠片が再付着していたとしても、「果皮、種皮部又は糊粉層部」として誤認識されることがなく、正確な搗精度評価を実現することができる。また、人間が目視によって評価を行う場合と比較して、個人差のない米粒の搗精度評価方法を実現することができる。

以上、本発明の実施形態について説明してきたが、上述した発明の実施形態は、本発明の理解を容易にするためのものであり、本発明を限定するものではない。本発明は、その趣旨を逸脱することなく、変更、改良され得るとともに、本発明にはその均等物が含まれる。また、上述した課題の少なくとも一部を解決できる範囲、または、効果の少なくとも一部を奏する範囲において、特許請求の範囲および明細書に記載された各構成要素の任意の組み合わせ、または、省略が可能である。

本発明は、米粒のほか、麦、とうもろこし、豆類など穀類の搗精度評価方法に適用することができる。

１ 器具
２ 撮像装置
３ 判別装置
４ 試験管立て
５ 試験管
６ ろ紙
７ ケーブル
８ 本体
９ 画像読取部
１０ 開閉カバー
１１ 試料トレー
１２ 本体部
１３ 表示部

Claims (4)

1. 穀類の搗精度評価方法であって、
   染色液を使用して穀粒を染色する染色ステップと、
   前記穀粒に光を照射する照射ステップと、
   前記光を照射された穀粒の画像を取得する画像取得ステップと、
   前記画像取得ステップにより取得した穀粒一粒の画像を構成する複数の画素のそれぞれについて糠部分に対応するか胚乳部分に対応するかを、予め定められた基準に基づいて区別し、糠部分に対応する画素が所定数以上、または、所定割合以上存在するときには、前記複数の画素によって構成される前記画像に対応する穀粒が残留糠のある搗精不良粒であると判別する搗精度判別ステップと
   を備え、
   前記画像取得ステップは、前記穀粒の画像を構成する複数の画素のそれぞれについてＲ波長成分、Ｇ波長成分、Ｂ波長成分を取得するステップを備え、
   前記基準は、前記Ｒ波長成分、前記Ｇ波長成分および前記Ｂ波長成分を含んで設定されており、
   搗精度が既知の穀粒のサンプルについて前記染色ステップ、前記照射ステップおよび前記画像取得ステップと同一の方法で取得された画像について画素ごとに、Ｒ波長成分とＧ波長成分とＢ波長成分とを含むＲＧＢ表色系データを取得するＲＧＢ表色系データ取得ステップと、
   該ＲＧＢ表色系データ取得ステップにて取得した前記ＲＧＢ表色系データを、Ｒ，Ｇ，Ｂの各表色軸を直交座標とする三次元の色空間上にプロットする三次元色空間作成ステップと、
   前記三次元の色空間において線形判別関数Ｚによって定義される面を前記基準として設定する基準設定ステップと
   を備え、
   前記線形判別関数Ｚは、次式によって表されており、
   Ｚ＝ａ×（Ｒ波長の値）＋ｂ×（Ｇ波長の値）＋ｃ（Ｂ波長の値）＋Ａ
   ただし、ａ、ｂ、ｃは係数であり、Ａが定数であり、ａ、ｂ、ｃ、Ａは既知の標本から求めておき、
   前記搗精度判別ステップは、前記線形判別関数Ｚによって算出される値の正負により、前記画像取得ステップにより取得した穀粒一粒の画像を構成する前記複数の画素のそれぞれについて前記糠部分に対応するか前記胚乳部分に対応するかを区別し、
   前記糠部分に対する画素数を算出して残留糠面積を求め、
   穀粒の全体面積に対する前記残留糠面積の割合が所定値以上か所定値未満かの判別を行って、穀粒が正常粒か異常粒かを評価する
   穀類の搗精度評価方法。
2. 請求項１に記載の穀類の搗精度評価方法であって、
   前記搗精度判別ステップの後段に、さらに、搗精不良粒を複数段階で等級付けを行う等級評価ステップを備える
   穀類の搗精度評価方法。
3. 穀類の搗精度評価装置であって、
   染色液を使用して染色した穀粒の表面の画像を取得する撮像装置と、
   該撮像装置により取得した穀粒の画像から該穀粒の搗精度を演算する演算装置と
   を備え、
   前記演算装置は、前記撮像装置により取得した穀粒一粒の画像を構成する複数の画素のそれぞれについて糠部分に対応するか胚乳部分に対応するかを、予め定められた基準に基づいて区別する搗精度判別部を備え、
   前記搗精度判別部は、前記糠部分に対応する画素が所定数以上、または、所定割合以上存在するときには、複数の画素によって構成される前記画像に対応する穀粒が残留糠のある搗精不良粒であると判別し、
   前記撮像装置は、前記穀粒の画像を構成する複数の画素のそれぞれについてＲ波長成分、Ｇ波長成分、Ｂ波長成分を取得し、
   前記基準は、前記Ｒ波長成分、前記Ｇ波長成分および前記Ｂ波長成分を含んで設定され、
   前記演算装置は、
   前記撮像装置により取得された１粒の穀粒の画像を構成する複数の画素のそれぞれについて、Ｒ波長成分とＧ波長成分とＢ波長成分とを含むＲＧＢ表色系データを取得するＲＧＢ表色系データ取得部と、
   該ＲＧＢ表色系データ取得部にて取得したＲＧＢ表色系データを、Ｒ，Ｇ，Ｂの各表色軸を直交座標とする三次元の色空間上にプロットする三次元色空間作成部と、
   前記三次元の色空間において線形判別関数Ｚによって定義される面を前記基準として設定する基準設定部と
   を備え、
   前記線形判別関数Ｚは、次式によって表されており、
   Ｚ＝ａ×（Ｒ波長の値）＋ｂ×（Ｇ波長の値）＋ｃ（Ｂ波長の値）＋Ａ
   ただし、ａ、ｂ、ｃは係数であり、Ａが定数であり、ａ、ｂ、ｃ、Ａは既知の標本から求めておき、
   前記搗精度判別部は、前記線形判別関数Ｚによって算出される値の正負により、前記撮像装置により取得した穀粒一粒の画像を構成する前記複数の画素のそれぞれについて前記糠部分に対応するか前記胚乳部分に対応するかを区別し、
   前記糠部分に対する画素数を算出して残留糠面積を求め、
   穀粒の全体面積に対する前記残留糠面積の割合が所定値以上か所定値未満かの判別を行って、穀粒が正常粒か異常粒かを評価する
   穀類の搗精度評価装置。
4. 請求項３に記載の穀類の搗精度評価装置であって、
   前記演算装置は、さらに、搗精不良粒を複数段階で等級付けを行う等級評価部を備える
   穀類の搗精度評価装置。